JAVA内存深度分析报告

文章目录

• • 理论部分：
  • • 1.Heap Memory（堆内存）
    • 2.Non-heap Memory（堆外内存）
    • 3.Direct Memory（直接内存）
  • 实验部分：
  • • 1.Platform MXBeans API 监控快照
    • 2.MetaSpace 快照:
    • 3.Native Memory 快照:
    • • 3.1 分配的内存
      • 3.2 堆
      • 3.3 元数据区（Metaspace）
      • 3.4 线程空间（Thread）
      • 3.5 代码缓存（Code Cache）
      • 3.6 GC
      • 3.7 其他(Other)
      • 3.8 符号（Symbol）
    • 4.NMT 监控时间段
  • 总结

理论部分：

首先，JAVA应用的内存到底包含了哪些部分？下图可以完整的表达，
从上图我们可以认识到，JAVA 应用包含Heap Memory,Non-heap Memory,以及Direct Memory.

1.Heap Memory（堆内存）

这块主要是有 Eden Space（伊甸园）, Survivor Space (幸存者区), Old Gen （老年代）组成。
这块数据是可以监控到的，这个后面再提。

2.Non-heap Memory（堆外内存）

包含了Metaspace(元数据区或者叫元空间)，Code cache（代码缓存,JIT产生的汇编指令所占的空间）, Compressed Class Space 是 Metaspace 的一部分，默认大小为 1G，这三块属于可观察部分，这个也有相对应的API可以获取到。
我们看下metaSpace的JDK默认值，

[root@VM-16-13-centos ~]# java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep MetaspaceSizesize_t InitialBootClassLoaderMetaspaceSize      = 4194304                                   {product} {default}size_t MaxMetaspaceSize                         = 18446744073709547520                      {product} {default}size_t MetaspaceSize                            = 21807104                               {pd product} {default}

其中MaxMetaspace可以认为是无上限的值。
代码缓存如果 -XX:ReservedCodeCacheSize >= 240m，则代码分成三个区域:
其中 Code cache包含以下三个区域:

• CodeHeap ‘non-nmethods’ JVM 自己用的代码
• CodeHeap ‘non-profiled nmethods’, 完全优化的机器码
• CodeHeap ‘profiled nmethods’ 部分优化的机器码
  如果 -XX:ReservedCodeCacheSize < 240m，则它们存在一起 不进行区分
  另一部分，Thread Stack(线程堆栈)，GC(执行GC逻辑所需的空间),internal,Symbol（有关符号的分配，如同String table和常量池）,Other （Direct Memory）,这部分暂时还没找到用API获取的方式，但也是能通过其他方式获取到。

3.Direct Memory（直接内存）

直接内存是和java.nio.DirectByteBuffer类相关联的，常被用在第三方库，比如nio和gzip。
这里有个疑问，经过观察，上面堆外内存的Other 和Direct Memory 是一样的，那么，上面那张图，那为何要独立分出这一部分来？

实验部分：

接下去我们通过实验来相互印证一些数据和想法。
准备环境:
JDK:

openjdk version "11.0.16.1" 2022-08-16
OpenJDK Runtime Environment TencentKonaJDK (build 11.0.16.1+2)
OpenJDK 64-Bit Server VM TencentKonaJDK (build 11.0.16.1+2, mixed mode)

启动参数：

java -server  -Xms256M -Xmx256M -XX:+UseG1GC -XX:MaxMetaspaceSize=1024m -XX:NativeMemoryTracking=detail  -jar game.jar

在这里，我们分配256MB的堆大小，同时，使用G1作为我们的GC算法，并且启动了本地内存追踪XX:NativeMemoryTracking=detail ，

1.Platform MXBeans API 监控快照

max heap memory[G1 Eden Space,G1 Survivor Space,G1 Old Gen] 256 MB,used 169 MB [91, 3, 75],
max non-heap[CodeHeap 'non-nmethods',CodeHeap 'non-profiled nmethods',CodeHeap 'profiled nmethods',Compressed Class Space,Metaspace]  memory  2280 MB,used 165 MB [1, 7, 26, 14, 116], committed 172 MB,
max direct memory 256 MB,used 4 MB

通过每分钟的内存监控打印，我们可以看到，
堆的使用空间为G1 Eden Space，G1 Survivor Space，G1 Old Gen 相加，总量的调用API为：
ManagementFactory.getMemoryMXBean().getHeapMemoryUsage();
非堆空间（可监控的） 为CodeHeap ‘non-nmethods’,CodeHeap ‘non-profiled nmethods’,CodeHeap ‘profiled nmethods’,Compressed Class Space,Metaspace相加，总量的调用API 为：ManagementFactory.getMemoryMXBean().getNonHeapMemoryUsage()；

2.MetaSpace 快照:

jcmd 18228 GC.heap_info
18228:garbage-first heap   total 262144K, used 205311K [0x00000000f0000000, 0x0000000100000000)region size 1024K, 126 young (129024K), 3 survivors (3072K)Metaspace       used 118903K, capacity 121481K, committed 121632K, reserved 1146880Kclass space    used 14438K, capacity 15451K, committed 15564K, reserved 1040384K

这里的 class Space 14438K，Metaspace 118903K 和API 的 14M，116M 基本能对应上。

3.Native Memory 快照:

jcmd 18228  VM.native_memory summary scale=MB     
18228:Native Memory Tracking:Total: reserved=1795MB, committed=520MB
-                 Java Heap (reserved=256MB, committed=256MB)(mmap: reserved=256MB, committed=256MB) -                     Class (reserved=1123MB, committed=122MB)(classes #22297)(  instance classes #20922, array classes #1375)(malloc=3MB #54279) (mmap: reserved=1120MB, committed=119MB) (  Metadata:   )(    reserved=104MB, committed=104MB)(    used=102MB)(    free=2MB)(    waste=0MB =0.00%)(  Class space:)(    reserved=1016MB, committed=15MB)(    used=14MB)(    free=1MB)(    waste=0MB =0.00%)-                    Thread (reserved=80MB, committed=8MB)(thread #79)(stack: reserved=79MB, committed=8MB)-                      Code (reserved=245MB, committed=42MB)(malloc=3MB #14293) (mmap: reserved=242MB, committed=39MB) -                        GC (reserved=48MB, committed=48MB)(malloc=7MB #20188) (mmap: reserved=42MB, committed=42MB) -                  Internal (reserved=1MB, committed=1MB)(malloc=1MB #2072) -                     Other (reserved=4MB, committed=4MB)(malloc=4MB #22) -                    Symbol (reserved=26MB, committed=26MB)(malloc=22MB #633541) (arena=4MB #1)-    Native Memory Tracking (reserved=12MB, committed=12MB)(tracking overhead=11MB)

让我们一段一段的分析NMT的输出。
先插入一个常识：

reserved :操作系统已经为该进程“保留”的。所谓的保留，更加接近一种记账的概念，就是操作系统承诺最多可以给你多少资源,到时候并不一定能申请的到。
used:你当前正在使用的有多少资源。
committed：进程已经申请进的内存，可能在被使用，有可能闲置着。used<=committed

3.1 分配的内存

Native Memory Tracking:
Total: reserved=1795MB, committed=520MB

reserved显示了我们应用程序能够预定的最大内存。相对地，committed内存是当前已经申请进JAVA进程的内存。
尽管分配了256 MB的堆内存，但是我们应用程序全部预定内存大约1.7 GB，远远大于堆内存。类似，使用内存大约520 MB，也大于256 MB。

3.2 堆

NMT打印我们的堆内存，确实像我们前面设置的一样：

 Java Heap (reserved=256MB, committed=256MB)
(mmap: reserved=256MB, committed=256MB) 

256MB的保留和使用内存，符合我们设置的情况。

3.3 元数据区（Metaspace）

下面是加载的类的类元数据的信息：

 Class (reserved=1123MB, committed=122MB)
(classes #22297)
(  instance classes #20922, array classes #1375)
(malloc=3MB #54279) 
(mmap: reserved=1120MB, committed=119MB) 
(  Metadata:   )
(    reserved=104MB, committed=104MB)
(    used=102MB)
(    free=2MB)
(    waste=0MB =0.00%)
(  Class space:)
(    reserved=1016MB, committed=15MB)
(    used=14MB)
(    free=1MB)
(    waste=0MB =0.00%)

大约1123MB的预定内存和122 MB的使用空间区加载22297个类。这里的used MetaData 102MB 和used Class space 14MB 没有和API获得的完全对应上 [Metaspace,Compressed Class Space] memory 2280 MB,used 165 MB [116,14] .这是为什么？

3.4 线程空间（Thread）

下面是线程的内存分配信息：

 Thread (reserved=80MB, committed=8MB)
(thread #79)
(stack: reserved=79MB, committed=8MB)

总共，8MB的内存被分配到了79个线程——大约每个栈有0.1MB的内存。

3.5 代码缓存（Code Cache）

让我们看看JIT产生的汇编指令所占的空间：

Code (reserved=245MB, committed=42MB)
(malloc=3MB #14293) 
(mmap: reserved=242MB, committed=39MB) 

这个也在API 中反映， [CodeHeap ‘non-nmethods’,CodeHeap ‘non-profiled nmethods’,CodeHeap ‘profiled nmethods’] memory [1, 7, 26] 共 34MB,

当前，大约42MB的空间被会缓存了，并且能使用的空间大约在245MB。

3.6 GC

下面是NMT报告的G1GC的内存使用情况：

GC (reserved=48MB, committed=48MB)
(malloc=7MB #20188) 
(mmap: reserved=42MB, committed=42MB) 

我们能看到，大约48MB的空间是G1可以保留和使用的。

3.7 其他(Other)

 Other (reserved=4MB, committed=4MB)
(malloc=4MB #22) 

回顾下我们API监控的日志“max direct memory 256 MB,used 4 MB”
从Other部分可以看到其值跟Direct Memory使用的值一致，改变ByteBuffer.allocateDirect的值再重新查看，可以发现Other部分跟着改变；因而初步断定Other部分应该是可以反映direct memory的使用大小

3.8 符号（Symbol）

下面是NMT打印有关符号的分配，如同String table和常量池：

Symbol (reserved=26MB, committed=26MB)
(malloc=22MB #633541) 
(arena=4MB #1)

大约26MB被分配给Symbol使用。

4.NMT 监控时间段

NMT允许我们追踪在一段时间内的内存改变情况。首先我们应该标记当前我们应用程序的状态作为基线：

$ jcmd VM.native_memory baseline
Baseline succeeded
1
2
然后，过一段时间，我们就能够比较出当前内存与基线之间的差别：

$ jcmd VM.native_memory summary.diff
1
现在，使用+和-标记，就能够告诉我们在这段时间内内存的使用情况：

总结

我们通过API ,MetaData ， Native memory 快照，让我们对JAVA内存结构有了更深度的认识，以便以后在分析问题时，能有更客观的数据分析的基础。

参考文献:

Java memory management
Native Memory Tracking in JVM

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